Python 属性错误：'；张量'；对象没有属性'_keras#u历史'；

我查找了所有的“'Tensor'对象没有属性***”，但似乎没有一个与Keras相关（除了它没有帮助）

我正在制作一种GAN（生成性对抗网络）。在这里你可以找到结构

Layer (type)                     Output Shape          Param #         Connected to                     
_____________________________________________________________________________
input_1 (InputLayer)             (None, 30, 91)        0                                            
_____________________________________________________________________________
model_1 (Model)                  (None, 30, 1)         12558           input_1[0][0]                    
_____________________________________________________________________________
model_2 (Model)                  (None, 30, 91)        99889           input_1[0][0]                    
                                                                       model_1[1][0]                    
_____________________________________________________________________________
model_3 (Model)                  (None, 1)             456637          model_2[1][0]                    
_____________________________________________________________________________

我对模型2和模型3进行了预训练。问题是我用0和1组成的列表预先训练了model_2，但是model_1返回接近的值。因此，我考虑使用以下代码对model1\u输出进行舍入：model1\u输出上的K.round（）

import keras.backend as K
[...]
def make_gan(GAN_in, model1, model2, model3):
    model1_out = model1(GAN_in)
    model2_out = model2([GAN_in, K.round(model1_out)])
    GAN_out = model3(model2_out)
    GAN = Model(GAN_in, GAN_out)
    GAN.compile(loss=loss, optimizer=model1.optimizer, metrics=['binary_accuracy'])
    return GAN
[...]

我有以下错误：

AttributeError:“Tensor”对象没有属性“\u keras\u history”

完全回溯：

Traceback (most recent call last):
  File "C:\Users\Asmaa\Documents\BillyValuation\GFD.py", line 88, in <module>
GAN = make_gan(inputSentence, G, F, D)
  File "C:\Users\Asmaa\Documents\BillyValuation\GFD.py", line 61, in make_gan
GAN = Model(GAN_in, GAN_out)
  File "C:\ProgramData\Anaconda3\lib\site-packages\keras\legacy\interfaces.py", line 88, in wrapper
return func(*args, **kwargs)
  File "C:\ProgramData\Anaconda3\lib\site-packages\keras\engine\topology.py", line 1705, in __init__
build_map_of_graph(x, finished_nodes, nodes_in_progress)
  File "C:\ProgramData\Anaconda3\lib\site-packages\keras\engine\topology.py", line 1695, in build_map_of_graph
layer, node_index, tensor_index)
  File "C:\ProgramData\Anaconda3\lib\site-packages\keras\engine\topology.py", line 1695, in build_map_of_graph
layer, node_index, tensor_index)
  File "C:\ProgramData\Anaconda3\lib\site-packages\keras\engine\topology.py", line 1665, in build_map_of_graph
layer, node_index, tensor_index = tensor._keras_history
AttributeError: 'Tensor' object has no attribute '_keras_history'

回溯（最近一次呼叫最后一次）：
文件“C:\Users\Asmaa\Documents\BillyValuation\GFD.py”，第88行，在
GAN=使成为GAN（输入句子，G，F，D）
文件“C:\Users\Asmaa\Documents\BillyValuation\GFD.py”，第61行，make\u gan
GAN=模型（GAN_输入，GAN_输出）
文件“C:\ProgramData\Anaconda3\lib\site packages\keras\legacy\interfaces.py”，第88行，在包装器中
返回函数（*args，**kwargs）
文件“C:\ProgramData\Anaconda3\lib\site packages\keras\engine\topology.py”，第1705行，在\uuu init中__
构建图的图（x、完成的节点、进行中的节点）
文件“C:\ProgramData\Anaconda3\lib\site packages\keras\engine\topology.py”，第1695行，在图的构建图中
层、节点索引、张量索引）
文件“C:\ProgramData\Anaconda3\lib\site packages\keras\engine\topology.py”，第1695行，在图的构建图中
层、节点索引、张量索引）
文件“C:\ProgramData\Anaconda3\lib\site packages\keras\engine\topology.py”，第1665行，在图的构建图中
层，节点索引，张量索引=张量
AttributeError:“Tensor”对象没有属性“\u keras\u history”

我正在Windows7上使用Python3.6和Spyder3.1.4。上周我用pip升级了TensorFlow和Keras。 感谢您提供的任何帮助

试试这个：

def make_gan(GAN_in, model1, model2, model3):
    model1_out = model1(GAN_in)
    model1_out = Lambda(lambda x: K.round(x), output_shape=...)(model1_out)
    model2_out = model2([GAN_in, model1_out])
    GAN_out = model3(model2_out)
    GAN = Model(GAN_in, GAN_out)
    GAN.compile(loss=loss, optimizer=model1.optimizer, 
                metrics=['binary_accuracy'])
    return GAN

---

@“Maëva LC”：我不能发表评论，这回答了你的

无

问题

---

但代码在没有行的情况下运行良好

model1\u out=（lambda x:K.round（x），output\u shape=…）（model1\u out）

没有别的了。无论如何，谢谢你的努力

---

函数

round（）

是不可微的，因此梯度是无的。我建议您删除该行。

我的问题是在keras上使用“+”而不是“Add”，因为错误直接来自这里：

Traceback (most recent call last):
  File "C:\Users\Asmaa\Documents\BillyValuation\GFD.py", line 88, in <module>
GAN = make_gan(inputSentence, G, F, D)
  File "C:\Users\Asmaa\Documents\BillyValuation\GFD.py", line 61, in make_gan
GAN = Model(GAN_in, GAN_out)

回溯（最近一次呼叫最后一次）：
文件“C:\Users\Asmaa\Documents\BillyValuation\GFD.py”，第88行，在
GAN=使成为GAN（输入句子，G，F，D）
文件“C:\Users\Asmaa\Documents\BillyValuation\GFD.py”，第61行，make\u gan
GAN=模型（GAN_输入，GAN_输出）

，并且模型的输入取决于以前模型的输出，我相信错误在于模型中的代码

---

在您的型号代码中，请逐行检查您是否应用了非Keras操作，尤其是在最后几行。例如，对于元素级添加，您可能会直观地使用

+

甚至

numpy.add

，但应改用

keras.layers.add（）

。

tensorflow 1.x版支持此功能 您可能正在使用版本2.x

%tensorflow_版本1.x
在google colab中导入tensorflow之前，请使用上述tensorflow_版本魔法

---

这在jupyter笔记本中无效。请务必使用Google Colab

尝试将

K.round

放在

Lambda

层中。在keras中，层外操作并不常见。（虽然不确定这是问题所在）。@Daniel:使用

rounded=Lambda（Lambda x:K.round（x））（G_out）

和

F_out=F（[GAN_-in，rounded]）

，我可以“编译”，但不再“适合”。那么，新的错误是什么呢？（Lambda层通常需要一个

output_shape

。在您的情况下，x的形状是相同的）请记住，TensorFlow只支持Windows上的Python版本3.5.x：我说过，因为+运算符不能正常工作，您必须使用keras Insead的add方法，但是代码在没有

model1_out=Lambda行的情况下工作正常（lambda x:K.round（x），output_shape=…）（model1_out）

并且不涉及任何其他内容。无论如何，感谢您的尝试。我遇到了相同的问题，这就解决了它。我以前在代码中使用了“+”，在尝试创建模型之前它没有抛出错误。用keras的Add（）替换“+”修复了这个问题。